BİR UN FABRİKASINDA HEDEF PROGRAMLAMA UYGULAMASI

Transkript

1 BİR UN FABRİKASINDA HEDEF PROGRAMLAMA UYGULAMASI Abdullah Oktay DÜNDAR * Muammer ZERENLER ** ÖZET İşletmeler günümüz rekabet ortamının çalkantılı doğasında faalyetlern sürdürürken, sahp oldukları kıt kaynakları optmum kullanmak zorundadır. Bu durum şletmenn karlılık, vermllk, etknlk gb üst amaçlarına ulaşma sürecnde, kaltenn artırılması, malyetlern azaltılması, kapaste kullanımı gb alt amaçlarının da koordnasyonunu gerekl kılmaktadır. İşletme yönetcler karar alma sürecnde çoğu zaman brbryle çelşen bu alt amaçları br arada nceleyerek, problemlere daha gerçekç br yaklaşım elde edeblrler. Hedef Programlama, karar alma sürecnde yönetclere brçok amacı br arada nceleme olanağı tanıyan br yöntemdr. Bu yöntemle, şletmelern karşılaştığı sorunlar daha gerçekç br yaklaşımla ele alınablmektedr. Bu çalışmada, br un fabrkasında yönetcler tarafından belrlenen brçok amacı nceleyen br üretm planlama problem ele alınmaktadır. Öncelklendrlmş amaçlar doğrultusunda şletmenn sahp olduğu kıt kaynakların yne şletmenn sahp olduğu kısıtlar çerçevesnde optmum dağıtımının sağlanması amaçlanmıştır. Hpotetk verlere dayalı olarak model kurulmuş, WnQSB programı kullanılarak çözüm sonuçlarına ulaşılmış ve sonuçlar karar alma sürecne yön verecek şeklde değerlendrlmştr. Anahtar Sözcükler: Üretm Planlama, Çok Amaçlı Karar Verme, Hedef Programlama, Un Fabrkası * Öğr. Gör., Selçuk Ünverstes, Akören Al Rıza Ercan MYO. ** Doç. Dr., Selçuk Ünverstes, İktsad İdar Blmler Fakültes.

2 74 Abdullah Oktay DÜNDAR Muammer ZERENLER 1. GİRİŞ İşletmelerde üretm sstemlernde karar alma sürec, tüketclern daha fazla çeşt, artan kalte ve düşük malyet gb brçok beklentler le daha karmaşık br hal almıştır. Bu karmaşıklık, değerlendrlmes gereken, çoğu zaman brbryle çelşen ve sonucu etkleyecek faktörlern çokluğu le ortaya çıkmıştır. Hızla değşen ve dnamk br özellk taşıyan rekabet ortamında üretm yönetclernn karar alma sürecnde tek br amaca odaklanmaları, yapılan planlar le gerçekleşen sonuçlar arasında özellkle brbryle çelşen brçok amacın başarılması gereken durumlarda stenmeyen farklılıklar oluşturmaktadır. Bu durum, şletmenn ulaşması gereken amaçları br arada ncelenmesn gerekl kılmakta ve gerçek hayat problemlernn çözülmesnde daha başarılı olan çok amaçlı karar verme yöntemlernn kullanılmasını zorunlu hale getrmektedr. Hedef Programlama karar verme sürecnde brçok amacı br arada nceleme olanağı tanıyan çok amaçlı karar verme yöntemlernden brdr. Bu çalışmada öncelkle çok amaçlı karar verme hakkında blg verldkten sonra çok amaçlı karar verme yöntemlernden br olan hedef programlama ncelenmştr. Daha sonra lteratürde hedef programlama kullanılarak yapılmış çalışmalara yer verlmş, son bölümde se hpotetk verlere dayalı olarak kepekl ekmek yapımında kullanılan un üretm yapan br un fabrkasında, şletme tarafından belrlenen 6 adet amacın ele alındığı br üretm planlama problem çn hedef programlama model kurulmuş ve sonuçlar değerlendrlmştr. 2. ÇOK AMAÇLI KARAR VERME İşletmeler, performans ölçümü uygulayarak, planlanan ve gerçekleşmes beklenen sonuçlar le gerçekleşen sonuçlar arasındak farkları zleyeblmekte, planların eksk yönlern belrlemekte ve yen planlar çn kullanablmektedr. Karar vercler şletmenn etknlk, vermllk, kar, malyet ve kalte gb amaçlarının başarılmasını ve denetmn performans ölçüm ve değerlendrmeleryle belrlerken, çoğu zaman brbryle çelşen ve brbrn olumsuz yönde etkleyen bu amaçlar arasından optmum oranları bulmak zorundadırlar. Brbryle çatışan ve brden fazla amacın göz önünde bulundurulması gereken problemlere çözüm getreblmek çn Çok Amaçlı

3 SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomk Araştırmalar Dergs 75 Karar Verme(ÇAKV) analznden yararlanılmaktadır. ÇAKV analz amaçlara etk eden çok sayıda değşken ve alternatf br arada nceleyen ve çözüm gelştreblen br yapıya sahptr. Böylelkle ÇAKV analznn kullanılması, gerçek hayatta karşılaşılan kşsel veya kurumsal problemlern ntelğnde var olan karmaşıklığın ele alınablmes çn, özellkle şletmelern stratejk ve krtk kararlarının değerlendrlmes sürecnde daha gerçekç br yaklaşım gelştrleblmes açısından gerekldr(bülbül ve Köse 2009:1). Yatırım mkan ve kaynaklarının kısıtlı olduğu ve brbryle çelşen sosyo poltk koşullarla lşkl amaçların başarılması gerektğ durumlarda, ÇAKV analz yöntemlernn kullanılması, doğru ve etkn br yatırım kararı çn oldukça önemldr.(keçek 2005:1) ÇAKV de br tek amaç fonksyonunun en ylenmes yerne, m tane amaç fonksyonu çeren br vektör en ylenmektedr. Problemn optmum çözüm noktası, bütün amaç fonksyonlarını br arada enbüyükleyen çözüm alanı çersndedr. Bu şeklde br çözümün elde edlmes çok zordur. Çünkü ulaşılmaya çalışılan amaçlar, brbryle çatışmakta ve brbrn zıt yönde etklemektedr. Br şletmenn kalte kontrol departmanının amaçları arasında kaltenn arttırılması ve kalte malyetlernn azaltılması buna br örnektr(bölat ve Kuzucu, 2006:115). 3. HEDEF PROGRAMLAMA Hedef programlama(hp),1955 te Charnes, v.d. tarafından gelştrlen çok amaçlı programlama teknğdr ve 1961 de Charnes ve Cooper tarafından daha açık br şeklde ortaya konulmuştur(tamz ve dğerler, 1999:179). Charnes ve Cooper ın öğrencler ve daha sonra dğer araştırmacılar tarafından -özellkle de Ijr, Jaaskelanen, Huss, Ignzo, Gass, Romero, Tamz ve Jones- genşletlmş ve zengnleştrlmştr (Ignzo ve Romero, 2003:491). HP, ÇAKV teknkler çersnde seçkn ve etkn br teknk olarak blnr ve HP nn teork ve şlemsel durumlarının gelştrlmes amacıyla yapılan araştırmalar yoğundur(tamz ve dğerler, 1999:179). HP, brden çok hedef ve amacı barındıran, temelde doğrusal programlama yöntemn kullanan br teknktr(arıkan ve dğerler 2008:5). Doğrudan tek br amacı optmze eden doğrusal programlamanın aksne, HP, yönetcler tarafından belrlenen hedef değerler ve mevcut durum arasındak sapmaları

4 76 Abdullah Oktay DÜNDAR Muammer ZERENLER mnmze ederek, brbryle çatışan amaçları daha gerçekç olarak yöneteblmek amacıyla kullanılmaktadır (Leung ve dğerler 2003:427). HP, amaçların hepsn brer kısıt halne dönüştürür ve amaçlardan sapmayı enküçüklemeye çalışır. HP hedeflerden sapmayı en küçüklemeyle brlkte, bu şlem hedefler arasında öncelk ve önem sırasına göre yapan br teknktr. Hedefler arasındak öncelk ve önem lşks, ağırlıklı katsayılarının amaç fonksyonundak hedeflere eklenmes yoluyla belrlenmektedr(edz ve Yağdıran 2009:50). Brnc öncelkl hedefler çn stenmeyen sapmalar en küçüklendkten sonra br sonrak hedefe geçlr. Bu aşamada brnc öncelkl hedeften sapmaya zn verlmez. Bu şlem tüm hedefler çn sırasıyla gerçekleştrlr(keçek 2005:3).Genel br HP model aşağıdak bçmde verleblr; Mn Z = [P 1 h 1 ( d 1 -, d 1 + ), P 2 h 2 (d 2 -, d 2 + ),, P k h k ( d k -, d k + )] - f (x) + d - d + = b, =1,2,3,,q - g j (x) + d j - d + j = b j, j=1,2,3,,n - d, d + - +, d j, d j 0 Burada, X = (x 1, x 2,., x n ) : Karar değşkenler vektörünü, q f n g j b hedef, b j - d : amaç fonksyonlarının sayısını, :. amaç fonksyonunu, : kaynak kısıt sayısını : j. kaynak kısıtını : amaç fonksyonu çn karar verc tarafından belrlenmş : j. kısıtın sağ yan değern, :. Hedeften negatf sapma değern,

5 SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomk Araştırmalar Dergs 77 + d - d j + d j h (d -,d + ) P k göstermektedr. :. Hedeften poztf sapma değern, : j. kaynaktan negatf sapma değern, : j. kaynaktan poztf sapma değern, :. Hedef çn doğrusal erşm fonksyonunu, :. Hedef çn karar verc tarafından belrlenmş öncelğ, : hedef sayısını 3.1 Hedef Programlamanın Avantajları Bu yöntemle brden çok amaca sahp problemlernn çözümü gerçekleştrleblr. HP karar vercye, amaçların öncelklernn belrlenmes açısından kolaylık sağlarken, brbryle çelşen amaçların aynı amaç fonksyonunda ele alınmasına olanak sağlar. Gerçekleştrlmes zorunlu olmayan kısıtların bulunmasına zn verr. HP problemlernn çözümünde smpleks yöntem kullanılır, dolayısıyla hesaplamalar hızlı ve etkn br şeklde yapılablr. Doğrusal programlamada Uygun Çözüm Mevcut Olmayan problemlern çözümü çn yardımcı br teknk olarak HP kullanılablr. 3.2 Hedef Programlamanın Dezavantajları Amaç fonksyonu brden çok amacı çerdğ çn karmaşık br yapıya sahp olablr. Karar verc tarafından belrlenen hedef değerler, problemlern subjektf olarak ele alınmasına neden olablr. Yne karar vercler tarafından belrlenen ağırlık ve öncelkler, problemler değerlendrmede subjektf durumların oluşmasına neden olur. HP, karar verclern elde edlen sonuçlardan her zaman tatmn olmasını garant etmez(alp, 2008:77) 4. LİTERATÜR TARAMASI Lteratürde, hedef programlama kullanılarak şletmelern karar verme problemlerne çözüm aranan pek çok uygulama vardır. Goodman (1974)

6 78 Abdullah Oktay DÜNDAR Muammer ZERENLER çalışmasında, toplam üretm çzelgeleme ve ş gücü problem çn hedef programlama yöntemnn kullanılablrlğn göstermştr. Zanaks ve Maret (1981) çalışmalarında, br şletmenn toplam şgücü planlaması problem çn hedef programlama model gelştrmşlerdr. Sardana ve Vrat (1987) çalışmalarında, büyük br şletmenn performans hedeflern değerlendrmek çn hedef programlama model gelştrmşlerdr. Dean ve dğerler (1990) çalışmalarında, br esnek üretm sstem üretm planlaması çn hedef programlama model gelştrmşlerdr. Nagarur ve dğerler ( 1997) çalışmalarında, yerel br PVC boru bağlantı parçaları enjeksyon kalıplama fabrkası çn üretm, stok ve bulunmama malyetlern mnmze eden 0-1 tamsayılı hedef programlama model gelştrmşlerdr. Özyörük ve Erol (2001), çalışmalarında çok ürünlü tek aşamalı br üretm sstemnde üretlecek part büyüklüklernn belrlenmes problem çn br hedef programlama model gelştrmşlerdr. Atmaca (2002) çalışmasında, br makne fabrkasında parça ve makne aleler çn çok amaçlı br üretm planlama problem çn hedef programlama model gelştrmştr. Leung ve dğerler (2003) çalışmalarında, çok uluslu br ç çamaşırı frmasının çok tessl çok amaçlı toplam üretm planlama problem çn hedef programlama model gelştrmşlerdr. Wuttpornpun ve dğerler (2005) çalışmalarında, br otomotv yedek parça malatçısı frmanın htyaçlarını temel alan çok aşamalı montaj çn br sonlu kapastel malzeme htyaç planlaması problem çn hedef programlama model gelştrmşlerdr. Gülenç ve Karabulut (2005) çalışmalarında, otomobl lastğ üreten br frmanın br aylık üretm dönemnde TBR sınıfı lastklerden üretmes gereken mktarların bulunması problem çn hedef programlama model gelştrmşlerdr. Keçek (2005) çalışmasında, br dşl fabrkasında belrlenen kısıtlayıcılar ve hedefler doğrultusunda üretm planlama problem çn tamsayılı hedef programlama model gelştrmştr. L ve dğerler (2006) çalışmalarında, tam zamanında üretm ortamında br ktle üretm sstem çn her br ürünün optmum üretm oranlarını belrleme problem çn hedef programlama model gelştrmşlerdr. Leung ve Ng (2007) çalışmalarında, bozulablen ürünlern toplam üretm planlaması problem çn üç amacı optmze eden öncelklendrlmş hedef programlama model gelştrmşlerdr. Arıkan ve dğerler (2008) çalışmalarında, br tekstl şletmesnde üretm planlama problem çn hedef programlama model gelştrmşlerdr. Leung ve Chan (2009) çalışmalarında, farklı operasyonel kısıtlar altında toplam üretm

7 SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomk Araştırmalar Dergs 79 planlama problem çn hedef programlama model gelştrmşlerdr. Özcan ve Toklu (2009) çalışmalarında, çft taraflı montaj hattı dengeleme problem le lgl, kesn olan amaçlar çn hedef programlama model, kesn olmayan amaçlar çn bulanık hedef programlama model gelştrmşlerdr. Had- Vencheh ve Aghajan (2010) çalışmalarında, br tekstl frmasının üretm planlama problem çn hedef programlama model gelştrmşlerdr. Paksoy ve Chang (2010) çalışmalarında, stok yönetm kısıtlamaları altında çok döneml, çok aşamalı ve çok amaçlı br tedark zncr ağ tasarımı problem çn öncelkle 0-1 karma tamsayılı doğrusal programlama model gelştrmşler, daha sonra gelştrlen model hedef programlama kullanarak çok amaçlı hale getrmşlerdr. Jung (2011) çalışmasında, üretm paydaşlarını dkkate alan bütünleşk üretm planlama problem çn bulanık analtk hyerarş proses ve hedef programlamayı brleştren br model gelştrmşlerdr. Yapılan araştırma sonucu lteratürde un fabrkası üretm planlama problem çn Seçme (2005) ve Alagöz ve dğerler (2010) tarafından doğrusal programlama kullanılarak yapılmış k adet çalışma bulunmasına karşın hedef programlama le yapılmış çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışmada Alagöz ve dğerler (2010) tarafından ele alınan üretm planlama problem çn hedef programlama model gelştrlmştr. 5. UYGULAMA Bu bölümde, sırasıyla un üretm sürec hakkında blg verldkten sonra, kullanılan materyal ve metot yöntemnden bahsedlecektr. 5.1 UN ÜRETİM SÜRECİ Un fabrkaları laboratuarlarda yapılan analz sonuçlarına göre satın alma kararını vermekte, Analzlere uygun olarak buğdaylar kuru buğday slolarında özellklerne göre depolanmaktadır. Satın alınan buğdaylar depolarda çoğu kez aylarca, bazı durumlarda se yen hasat mevsmne kadar korunablmektedr. (Özkaya, 2005:69). Buğdayın çnde bulunan sap, saman, başak, toprak, gb yabancı maddeler kabaca temzlenr. Kabaca temzlenen buğdaylar, kaltelerne göre ayrılarak buğday slolarında

8 80 Abdullah Oktay DÜNDAR Muammer ZERENLER depolanır(mrzaoğlu, 2008:30). Buğday çeşdnn fazla ve kalte özellklernn değşk olması, her zaman üretm sonucu elde edlen unda aynı kalte özellklernn sağlanmasını zorlaştırmaktadır. Dolayısıyla Laboratuarlarda yapılan analz sonuçlarına göre farklı özellklere sahp buğdayların belrl oranlarda karıştırılarak un kaltesnde sürekllğn sağlanması gerekr. Bu karışım şlemne paçallama denmektedr ( Erşm tarh: ). İstenlen özellkte unun üretlmes her şeyden önce sağlam, sağlıklı ve yabancı madde çermeyen buğdayın kullanılması gerekr. Dolayısıyla yabancı ve stenmeyen maddelern öğütme şlemnden önce buğday çersnden temzlenmeler gerekmektedr (Özkaya, 2005:238). Tavlama, buğday danesnn yapısını öğütmeye en elverşl hale getrmek çn buğdaya bell oranda su verlmes şlemdr ( Erşm tarh: ). Tavlama şlem sonucu buğdayın rutubet fazla olur se randıman düşecektr, buğdayın rutubet az olur se unda kül artacağından dolayı kalte düşecektr(seçme, 2003:59). Temzlenmş ve tavlanmış buğdayın sürekl ve düzgün br akışla şletmenn kırma sstemne gelmes le öğütme şlem başlamış olur. Öğütme şlem esas olarak kırma, ufalama, ayırma ve sınıflama şlemlern kapsar. Kırma ve ufalama şlemler vals adı verlen makneler tarafından yapılmaktadır(özkaya, 2005:297) Şekl-1: Ön temzleme, temzleme ve tavlama bölümlernn makne yerleşm planı

9 SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomk Araştırmalar Dergs 81 Şekl-2: Öğütme ve paketleme bölümlernn makne yerleşm planı 5.2. MATERYAL VE METOT Bu çalışmada, br un fabrkasında şletme tarafından belrlenen 6 adet amaç doğrultusunda, hpotetk verlere dayalı, üretm planlama problem çn hedef programlama modelnn gelştrlmes amaçlanmıştır. Çalışmadak hpotetk verler aşağıdak gbdr; 1- Un fabrkalarında kapaste değrmenn sahp olduğu vals maknes sayısı le belrlenmektedr. Her br vals maknes 15 ton/24 saat buğday kırma kapastesne sahptr. İşletmede 8 adet vals maknes olduğu varsayılmıştır. İşletme br vardyada günde 8 saat, haftada 7 gün ve ayda 4 hafta çalışmaktadır. Her br vardyanın aylık buğday kırma kapastes 1120 tondur. 2- TEDAŞ tarafından gün çnde farklı elektrk fyatları(tablo 1) uygulanmakta ve tarfeler arasında büyük farklılar bulunmaktadır. Bu durum, şletme malyetlernn yükselmesne neden olmaktadır. İşletme elektrk fyatlarının yüksek olduğu zaman dlmlernde üretm yapmadığından, günde gece ve gündüz vardyası olmak üzere 2 vardya üretm gerçekleştrlmektedr. Gece Vardyası 22:00-06:00 saatler arası, gündüz vardyası se 06:00-14:00 saatler arasıdır.

10 82 Abdullah Oktay DÜNDAR Muammer ZERENLER Tablo-1: Elektrk alış fyatları Gündüz kr/kwh Puant kr/kwh Gece kr/kwh 15,209 26,221 7,290 Not: Çok zamanlı tarfe, Gündüz 06-17, Puant 17-22, Gece saatler arasıdır. Kaynak: (Erşm tarh : ) 3- İşletme öğütme bölümüne gelen her br ton paçal çn 60 kw elektrk harcamaktadır. Tablo-2: 1 ton paçal çn katlanılan elektrk malyet Gündüz Vardyası Gece Vardyası 1 ton paçal 9,1254 TL 4,374 TL 4- İşletme temzleme bölümü önces oluşturulan br ton paçal başına 50 TL genel üretm gderlerne katlanmaktadır. 5- İşletme üretm çn dört tp buğday çeşd kullanmaktadır. 6- İşletme üretmde kullanmak üzere 2 çeşt paçal yapmaktadır. 7- Yerl buğdaylar çn Konya Tcaret Borsasında tarhnde gerçekleşen satış verlernden rastgele seçlerek alınan buğday çeştler en az fyat ve en çok fyatlarının artmetksel ortalamaları alınarak, thal edlen buğdaylar çn tarhnde serbest pyasada oluşan fyatlar baz alınarak buğdayların şletmeye malyet (alış fyatları) belrlenmştr. Buğdayların alış fyatı tablo 3 de ve paçallardak karışım oranları tablo 4 de verlmştr.

11 SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomk Araştırmalar Dergs 83 Buğday Cns Tablo-3: Buğdayların alış fyatları Satışı Gerçekleşen Buğdayların Fyat Hareketler En Az Fyat En Çok Fyat (TL) (TL) BUĞDAY ALIM FİYATI (TON/TL) B 1 - Ekmeklk Beyaz Yarı Sert 630,00 663,00 644,50 B 2 - Ekmeklk Buğday (Arjantn) ,70 B 3 - Ekmeklk Buğday (Ukrayna) ,50 B 4 - Ekmeklk Sert Buğday 698,00 734,00 714,00 Kaynak: (Erşm tarh : ) Tablo-4: Buğdayların paçallardak karışım oranları Buğday Cns Paçal 1 (P 1 ) Paçal 2 (P 2 ) B 1 - Ekmeklk Beyaz Yarı Sert %25 %30 B 2 - Ekmeklk Buğday (Arjantn) --- %60 B 3 - Ekmeklk Buğday (Ukrayna) % B 4 - Ekmeklk Sert Buğday %25 %10 8- Buğdayın üretm serüven aşağıdak gbdr; Ön temzleme ve temzleme şlem sonucu gerçekleşen fre ve kayıplar dolayısıyla paçal ağırlığında %3 lük br azalma meydana gelmektedr. Tavlama şlem sonucu paçala verlen su le paçal ağırlığında %6 lık br artış meydana gelmektedr. Öğütme şlem esnasında öğütme bölümünün ortam ısısından kaynaklı paçalda nem kayıpları oluştuğundan dolayı, paçal ağırlığında %2,5 luk br azalma meydana gelmektedr. Bu durum tablo 5 de gösterlmştr.

12 84 Abdullah Oktay DÜNDAR Muammer ZERENLER Paçal Ağırlığı P Brm P Brm Tablo-5: Buğdayın üretm serüven Temzleme Tavlama Öğütme Son Çıktı Bölümü Bölümü Bölümü -%3 %6 -%2,5 100,5 Brm -%3 %6 -%2,5 100,5 Brm 9- Son çıktı oranları aşağıdak gbdr; Öğütme şlem sonunda elde edlen çıktının %75 beyaz un, %3 ü esmer un, %5 nce kepek, %5 razmol, %12 s kaba kepektr. Bu durum tablo 6 de gösterlmştr. Tablo-6: Üretm sonucu elde edlen çıktılar ve yüzdeler Son çıktı 100 Brm 100 Brm Beyaz Un Esmer Un İnce Kepek Razmol Kaba Kepek %75 %3 %5 %5 %12 %75 %3 %5 %5 % Kepekl ekmek yapımında kullanılan un karışım oranları aşağıdak gbdr; Öğütme şlem sonrasında elde edlen çıktıların belrl oranlarda karışımından kepekl ekmek yapımında kullanılan un elde edlmektedr. Tp 1 Un yapımında kullanılan paçaldan elde edlen beyaz unun %100, esmer unun %100, nce kepeğn %60 ı, razmolun %60 ı ve kaba kepeğn %25 kullanılmaktadır. Tp 2 Un yapımında kullanılan paçaldan elde edlen beyaz unun %100, esmer unun %100, nce kepeğn %100, razmolun %100, kaba kepek hç kullanılmamaktadır. Bu durum Tablo 7 da gösterlmştr.

13 SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomk Araştırmalar Dergs Brm Son Çıktı Tablo-7: Un Karışım Oranları Beyaz Un Esmer Un İnce Kepek Razmol Kaba Kepek Tp 1 Un %100 %100 %60 %60 %25 Tp 2 Un %100 %100 %100 % Üretlen unların talep mktarı, satış fyatları ve üretm sonucunda üretlp de un yapımında kullanılmayan ancak talep sıkıntısı olmayan nce kepek, razmol ve kaba kepek gb ürünlern satış fyatları Tablo 8 de verlmştr. Tablo-8: Ürünlern talep mktarı ve satış fyatları Ürün Talep mktarı Satış fyatı (ton/tl) (ton) Tp 1 Un Tp 2 Un İnce Kepek Razmol Kaba Kepek Not: tarhnde serbest pyasada oluşan ortalama fyatlar baz alınmıştır. Yukarıdak hpotetk verler ışığında amacımız şletmenn belrlemş olduğu hedefler çerçevesnde br aylık üretm planını oluşturmaktır. Bu üretm planlama problem çn hedef programlama model kurulmuş ve WnQSB Verson 1.0 for Wndows programında kurulan model çözümlenmştr.

14 86 Abdullah Oktay DÜNDAR Muammer ZERENLER NOTASYONLAR DEĞİŞKEN GNB k GCB k GNB k GCB k GNP GCP B1GNP B1GCP B1GNPT B1GCPT GNSC GCSC GNBU GCBU GNEU GCEU GNIK GCIK GNR GCR GNKK GCKK GNUN GCUN KIK KR KKK BK Pl k bo k ft sc bu AÇIKLAMA Gündüz vardyasında oluşturulan tp paçaldak k tp buğday mktarı Gece vardyasında oluşturulan tp paçaldak k tp buğday mktarı Gündüz vardyasında kullanılan k tp buğday mktarı toplamı Gece vardyasında kullanılan k tp buğday mktarı toplamı Gündüz vardyasında oluşturulan tp paçal mktarı Gece vardyasında oluşturulan tp paçal mktarı Gündüz vardyasında öğütme bölümüne gelen tp paçal mktarı Gece vardyasında öğütme bölümüne gelen tp paçal mktarı Gündüz vardyasında öğütme bölümüne gelen paçal mktarı toplamı Gece vardyasında öğütme bölümüne gelen paçal mktarı toplamı Gündüz vardyasında tp paçaldan (öğütme sonrası) elde edlen son çıktı mktarı Gece vardyasında tp paçaldan (öğütme sonrası) elde edlen son çıktı mktarı Gündüz vardyasında üretlen tp beyaz un mktarı Gece vardyasında üretlen tp beyaz un mktarı Gündüz vardyasında üretlen tp esmer un mktarı Gece vardyasında üretlen tp esmer un mktarı Gündüz vardyasında üretlen tp nce kepek mktarı Gece vardyasında üretlen tp nce kepek mktarı Gündüz vardyasında üretlen tp razmol mktarı Gece vardyasında üretlen tp razmol mktarı Gündüz vardyasında üretlen tp kaba kepek mktarı Gece vardyasında üretlen tp kaba kepek mktarı Gündüz vardyasında üretlen tp un mktarı Gece vardyasında üretlen tp un mktarı Un üretmnde kullanılmayıp elde kalan nce kepek mktarı toplamı Un üretmnde kullanılmayıp elde kalan razmol mktarı toplamı Un üretmnde kullanılmayıp elde kalan kaba kepek mktarı toplamı. tp paçalı oluşturan buğday çeştlernn kümes k. tp buğdayın yer aldığı paçal tplernn kümes k. tp buğdayın. tp paçaldak karışım oranı Öğütme bölümüne gelen paçalın oranı Öğütme bölümünde paçal mktarındak azalma oranı Son çıktının çndek beyaz un oranı

15 SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomk Araştırmalar Dergs 87 eu k r kk u ur uk r ke P - d + d Son çıktının çndek esmer un oranı Son çıktının çndek nce kepek oranı Son çıktının çndek razmol oranı Son çıktının çndek kaba kepek oranı Tp 1 ve Tp 2 UN a karıştırılacak nce kepek oranı Tp 1 ve Tp 2 UN a karıştırılacak razmol oranı Tp 1 ve Tp 2 UN a karıştırılacak kaba kepek oranı UN yapımında kullanılmayan nce kepek ve razmol oranı UN yapımında kullanılmayan kaba kepek oranı. Hedef çn belrlenmş öncelk sırası. hedef çn belrlenen değerden negatf sapma. hedef çn belrlenen değerden negatf sapma İŞLETME AMAÇLARI VE AMAÇ FONKSİYONU Üretm planlama problem çn oluşturulan hedef programlama modelnde şletme tarafından belrlenen 6 adet amaç ve 16 adet sstem kısıtı bulunmaktadır. Modelde belrlenen amaçlar ve amaç fonksyonu aşağıdak gbdr. 1. Amaç: Tp 1 Un dan anlaşması yapılmış 850 tonluk talep bulunmaktadır. Dolayısıyla şletmenn öncelkl hedef bu taleb tam olarak karşılayablmektr. GNUN + GCUN + d d 850 (1) Amaç: Tp 2 Un dan anlaşması yapılmış 500 tonluk talep bulunmaktadır. Dolayısıyla şletmenn öncelkl hedef bu taleb tam olarak karşılayablmektr. GNUN + GCUN + d d 500 (2) Amaç: Arjantn den thal edlen buğday aylık olarak 350 ton thal edlmektedr. Dolayısıyla şletme 350 ton üzernde br kullanım stememektedr. GNB GCB d d 350 (3) Amaç: Ukrayna dan thal edlen buğday aylık olarak 450 ton thal edlmektedr Dolayısıyla şletme 450 ton üzernde br kullanım stememektedr.

16 88 Abdullah Oktay DÜNDAR Muammer ZERENLER GNB GCB d d 450 (4) Amaç: İşletme üretm sonucu oluşacak malyetlern TL den fazla olmasını stememektedr. 644,50(GNB 1+GCB 1)+646,50(GNB 2+GCB 2)+557,50(GNB 3+GCB 3) +714(GNB +GCB )+50(GNP +GCP ) B1GNPT B1GCPT d d Amaç: İşletme üretm sonucu oluşacak satış gelrlernn TL den az olmasını stememektedr. 1300( GNUN1 GCUN1) 1240( GNUN 2 GCUN 2) 420KKK 650KIK 500KR d d Mn Z = 6 6 Pd,P d,p d,p d,p d,p d (6) (5) SİSTEM KISITLARI 1. Paçal tplerndek buğday çeştlernn karışım oranları: GNB k bokgnp GCB, k bokgcp (7) 2. Paçal tplerndek buğday çeştlernn toplam mktarları: GNBk GNB GCB k k GCBk k Pl k k Pl, k 3. Paçalların hang buğday çeşdnden meydana geldğ: GNB GNB k k BK, GCB GCB k k BK 4. Paçalların temzleme ve tavlama şlem sonrası mktarları: (8) (9) B1GNP ft GNP, B1GCP ft GCP (10)

17 SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomk Araştırmalar Dergs Paçalların öğütme şlem sonrası mktarları: GNSC sc B1GNP GCSC sc B1GCP (11), 6. Öğütme şlem sonrası son çıktının çndek beyaz un mktarı: GNBU bu GNSC GCBU bu GCSC (12), 7. Öğütme şlem sonrası son çıktının çndek esmer un mktarı: GNEU eu GNSC GCEU eu GCSC (13), 8. Öğütme şlem sonrası son çıktının çndek nce kepek mktarı: GNIK k GNSC GCIK k GCSC (14), 9. Öğütme şlem sonrası son çıktının çndek razmol mktarı: GNR r GNSC, GCR r GCSC (15) 10. Öğütme şlem sonrası son çıktının çndek kaba kepek mktarı: GNKK kk GNSC GCKK kk GCSC, (16) 11. Tp 1 Un çnde kullanılan ürünler ve karışım oranları: GNUN GNBU GNEU u GNIK ur GNR uk GNKK GCUN GCBU GCEU u GCIK ur GCR uk GCKK (17) 12. Tp 2 Un çnde kullanılan ürünler ve karışım oranları: GNUN GNBU GNEU GNIK GNR GCUN GCBU GCEU GCIK GCR (18) 13. Tp 1 Un üretmnde kullanılmayan nce kepek mktarı: KIK r (GNIK GCIK ) (19) Tp 1 Un üretmnde kullanılmayan razmol mktarı: KR r (GNR GCR ) (20) 1 1

18 90 Abdullah Oktay DÜNDAR Muammer ZERENLER 15. Tp 1 Un ve Tp 2 Un üretmnde kullanılmayan kaba kepek mktarı: KKK ke (GNKK GCKK ) GNKK GCKK (21) Gündüz ve Gece vardyasının buğday öğütme kapastes: B1GNPT= I 1 B1GNP B1GCPT= B1GCP (22), 1 I 6. DEĞERLENDİRME VE SONUÇ Model kurulan üretm planlama problem çözülmüş ve aşağıdak sonuçlar elde edlmştr; Yapılan üretm sonucu Tp 1 Un dan(1. Amaç) 850 Ton üretlmş ve Tp 2 Un dan(2. Amaç) 500 ton üretlerek çn şletme tarafından belrlenen hedeflere tam olarak ulaşılmıştır. Bu durum tablo 8 de gösterlmştr. Tablo-8: Tp 1 ve Tp 2 Un üretm mktarları Un Çeşd Gerçekleşen Değer(ton) Hedef Değer(ton) Hedeften Sapma Tp 1 Un 850 = Tp 2 Un 500 = Arjantn menşel buğdaydan üretm sonucu 339,47 ton kullanılmış olup, şletme tarafından belrlenen hedef olan 350 tondan(3. Amaç), 10,53 ton negatf sapma gerçekleşmştr. Ukrayna menşel buğdaydan üretm sonucu 486,44 ton kullanılmış olup, şletme tarafından belrlenen hedef olan 450 tondan(4. Amaç), 36,44 ton poztf sapma gerçekleşmştr. Bu durum tablo 9 da gösterlmştr.

19 SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomk Araştırmalar Dergs 91 Tablo-9: Üretmde kullanılan Arjantn ve Ukrayna menşel buğday mktarları Buğday Çeşd Kullanılan Buğday Mktarı(ton) Hedef Değer (ton) Hedeften Sapma (ton) Ekmeklk buğday (Arjantn) 339,47 <= 350,00-10,53 Ekmeklk Buğday (Ukrayna) 486,44 >= 450,00 36,44 Yapılan üretm sonucu katlanılan malyetlere lşkn şletme tarafından belrlenen hedef TL olmasına karşın, üretm sonucu oluşan malyetler ,13 TL olarak gerçekleşmş ve hedeflenen değerden ,13 TL lk br poztf sapma meydana gelmştr. Satış gelrler çn belrlenen hedef değer TL olmasına karşın, elde edlen satış gelrler ,63 TL dr. Hedeflenen değerden ,37 TL lk negatf sapma gerçekleşmştr. Bu durum tablo 10 da gösterlmştr. Tablo-10 : Toplam malyetler ve Satışların Değerlendrlmes Hedef Değer Gerçekleşen Değer Hedeften Sapma (TL) Malyet TL <= ,13 TL ,13 TL Satış Gelrler TL >= ,63 TL ,37 TL Sonuç olarak, şletme tarafından belrlenen 6 adet amacın sadece 3 tanesne ulaşılablmştr. Ulaşılamayan hedefler değerlendrldğ zaman; şletmenn Ukrayna menşel buğdaydan daha fazla tedark etmes gerektğ, stenlen malyet sevyelernde üretmn gerçekleşmedğ, satıştan beklenen gelrlern elde edlemedğ anlaşılmaktadır. İşletme planlarını bu çerçevede tekrar ele almalı, gerekl düzenlemeler yapmalıdır. Bununla brlkte, şletme belrlenen 6 adet amacın öncelk sıralarını değştrerek değşk sonuçlara ulaşablecektr. Gelecekte yapılacak çalışmalar çn, modele buğday analzler sonucu karar verlen paçal oranlarının eklenmes ve paketleme bölümünün eklenmes sağlanablr. Yapılmış olan çalışma determnstk br yöntem olup, gelecekte stokastk yöntemler bu üretm planlama problem çn uygulanablr.

20 92 Abdullah Oktay DÜNDAR Muammer ZERENLER KAYNAKÇA Alagöz A., Dündar A.O. ve Bezrc M. (2010) Üretm İşletmelernde Kaynak Kısıtları Altında Maksmum Kârı Sağlayacak Mamul Karmasının Doğrusal Programlama Kullanılarak Belrlenmesne At Br Model Örneğ, 9. Ulusal İşletmeclk Kongres Bldler Ktabı, Zonguldak Karaelmas Ünverstes, Zonguldak, Mayıs 2010, s Alp S. (2008). Doğrusal Hedef Programlama Yöntemnn Otobüsle Kent İç Toplu Taşıma Sstemnde Kullanılması, İstanbul Tcaret Ünverstes Fen Blmler Dergs. Yıl: 7 Sayı:13 Bahar s Arıkan S., Öztürk U., Öztürk A. Ve Kasap G(2008) Öncelkl Hedef Programlamanın Br Tekstl İşletmesne Uygulanması, Eastern Medterranean Unversty Faculty of Busness and Economcs Journal. Volume 10/11, Fall Atmaca E. (2002). Grup Teknolojs Hücrelernn Tasarımı Ve Amaç Programlama Yaklaşımı Uygulaması, Süleyman Demrel Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs. C.7 S.2 s Bölat B ve Kuzucu A. (2006). Çok Amaçlı Karar Verme Problemlerne Etkleşml Br Yaklaşım, İstanbul Teknk Ünverstes Dergs d Mühendslk Sers, clt 5 Sayı 1 s Bülbül S. Ve Köse A.(2009). Türk Gıda Şrketlernn Fnansal Performansının Çok Amaçlı Karar Verme Yöntemleryle Değerlendrlmes, 10. Ekonometr ve İstatstk Sempozyumu, Erzurum. Dean B., Yu Y. ve Schnederjans M. (1990) A Goal Programmng Approach to Producton Plannng for Flexble Manufacturng Systems, Journal of Engneerng and Technology Management, 6, s Goodman D.(1974) A Goal Programmng Approach To Aggregate Plannng Of Producton And Work Force, Management Scence Vol. 20, No. 12, S Gülenç F. ve Karabulut B. (2005). Doğrusal Hedef Programlama İle Br Üretm Planlama Problemnn Çözümü, Kocael Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Dergs. C.9 N.1 s

21 SÜ İİBF Sosyal ve Ekonomk Araştırmalar Dergs 93 Had-Vencheh A. ve Aghajan M. (2010) Desgnng a Producton Programmng Model wth Multple Objectves n Textle Industry, Australan Journal of Basc and Appled Scences, 4(9), s Ignzo J. ve Romero C. (2003) Goal Programmng, Encyclopeda of Informaton Systems, Volume 2, s Jung H.(2011) A Fuzzy AHP GP Approach For Integrated Producton-Plannng Consderng Manufacturng Partners, Expert Systems wth Applcatons, 38, s Keçek G. (2005) Br Dşl Fabrkasında Tamsayılı Hedef Programlama Uygulama Denemes, Dumlupınar Ünverstes Sosyal Blmler Dergs Sayı:13 s Leung S. ve Chan S. (2009) A Goal Programmng Model For Aggregate Producton Plannng Wth Resource Utlzaton Constrant, Computers & Industral Engneerng, 56, s Leung S. ve Ng W. (2007) A Goal Programmng Model For Producton Plannng of Pershable Products Wth Postponement, Computers & Industral Engneerng, 53, s Leung S., Wu Y. ve La K. (2003). Mult-Ste Aggregate Producton Plannng Wth Multple Objectves: A Goal Programmng Approach, Producton Plannıng & Control, Vol. 14, No. 5, s L L., Fonseca D., ve Chen D.(2006) Earlness Tardness Producton Plannng For Just-In-Tme Manufacturng: A Unfyng Approach By Goal Programmng, European Journal of Operatonal Research, 175, s Mrzaoğlu, İ.(2008). PLC ve SCADA Kullanarak İrmk Üretm Sstemnn Otomasyonu(Yüksek Lsans Tez), Ankara, Gaz Ünverstes Fen Blmler Ensttüsü. Nagarur N., Vrat P., ve Duongsuwan W. (1997) Producton Plannng And Schedulng For Injecton Mouldng Of Ppe Fttngs A Case Study, Internatonal Journal of Producton Economcs, 53, s Özcan U. Ve Toklu B. (2009) Multple-Crtera Decson-Makng İn Two-Sded Assembly Lne Balancng: A Goal Programmng And A Fuzzy Goal Programmng Models, Computers and Operatons Research, 36, s

22 94 Abdullah Oktay DÜNDAR Muammer ZERENLER Özkaya, H. ve Özkaya B. Öğütme Teknolojs, Ankara, Gıda Teknolojs Derneğ Yayınları No:30, Özyörük B ve Erol S. (2001) Tek Aşamalı Hazırlı Zamanlı Part Büyüklüğü Problemlernn Çözümü İçn Doğrusal Hedef Programlama Model, Süleyman Demrel Ünverstes İktsad ve İdar Blmler Fakültes Dergs. C.6 S.2 s Paksoy T. Ve Chang C.(2010). Revsed Mult-Choce Goal Programmng For Mult-Perod, Mult-Stage İnventory Controlled Supply Chan Model Wth Popup Stores İn Guerrlla Marketng, Appled Mathematcal Modellng 34 s Sardana G. ve Vrat P. (1987) Productvty Measurement n a Large Organsaton Wth Mult-Performance Objectves: A Case Study, Engneerng Management Internatonal, 4, s Seçme, G.(2003).Un Sanaynde Faalyet Gösteren İşletmelern Üretm ve Kalte Sorunları: Nevşehr Örneğ. İçnde R. Yıldız, Ş. Özgener, O. Çoban (Edtörler), Nevşehr Ekonomsnn Sorunları ve Çözüm Önerler: Un Sanay Örneğ(s ), Nevşehr: Nevşehr Tcaret Borsası. Seçme, N. (2005). Klask Doğrusal Programlama Ve Bulanık Doğrusal Programlamanın Karşılaştırmalı Br Analz: Üretm Planlama Örneğ (Yüksek Lsans Tez).Kayser:Ercyes Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Tamz M., Mrrazav S. Ve Jones D. (1999). Extensons Of Pareto Effcency Analyss To Integer Goal Programmng, The Internatonal Journal of Management Scence. 27 s Wuttpornpun T., Yenradee P., Beullens P. Ve Oudheusden D. (2005) A Fnte Capacty Materal Requrement Plannng System for a Mult-Stage Assembly Factory: Goal Programmng Approach, Intematonal Journal of Industral Engneerng and Management Systems, Vol. 4, No. L, s Zanaks S. Ve Maret M. (1981) A Markovan Goal Programmng Approach to Aggregate Manpower Plannng, The Journal of the Operatonal Research Socety, Vol. 32, No. 1, s Erşm tarh: Erşm tarh: